Análise de agrupamentos aplicada à obtenção de modelos de referência para estudos de desempenho térmico de edificações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rosa, Aline Schaefer da
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/215069
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2019.
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Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um método de aplicação da análise de agrupamentos visando a obtenção de modelos de referência, para uso em estudos de desempenho térmico de edificações, a partir de diferentes configurações de clusterização. Para isso, propôs-se um método dividido em seis etapas e implementado em um estudo de caso de habitações de interesse social de Florianópolis. Inicialmente, uma matriz de dados foi formada com dados referentes à geometria das habitações. Na sequência, submeteu-se a matriz de dados a três diferentes tratamentos estatísticos, formando cinco matrizes distintas. Na terceira etapa, a combinação das cinco matrizes com cinco medidas de similaridade e cinco algoritmos de partição deram origem a 105 métodos de agrupamentos. Modelos de referência foram designados a cada agrupamento a partir da habitação mais próxima ao centroide na quarta etapa. Os agrupamentos formados foram submetidos a dois processos de validação: interna e relativa. Foi possível, assim, definir o método cuja partição resultou na melhor formação de agrupamento e modelo de referência. Na última etapa, os agrupamentos e modelos formados foram descritos a partir de suas características geométricas e desempenho térmico. O método que combinou o algoritmo K-means e dados tratados a partir da ponderação dos fatores e detecção de objetos atípicos foi selecionado como formação mais adequada. Obteve-se dois agrupamentos, para os quais determinou-se dois modelos de referência. O primeiro representa uma habitação com 64m2, sala independente e com orientação solar norte e leste, e três dormitórios, voltados majoritariamente a oeste. O segundo modelo caracteriza-se por uma habitação de 37m2, sala e cozinha conjugadas com orientação oeste, e dois dormitórios com orientação leste. Testes de hipótese mostraram que os grupos diferem para a maioria dos indicadores de desempenho, especialmente quanto ao resfriamento dos dormitórios. Algumas configurações apresentaram resultados menos satisfatórios em relação às demais. O algoritmo Ligação Simples não obteve boa formação dos agrupamentos independente da configuração. A correlação de Pearson também não apresentou bons resultados. Os algoritmos Ligação Completa, Ward e K-means apresentaram, de forma geral, boas formações assim como as medidas City-block, distância euclidiana e distância euclidiana quadrada. A ponderação dos fatores foi o tratamento de dados que mais contribuiu para a obtenção de boas soluções de agrupamento. Concluiu-se, ao final do estudo, que o método proposto é capaz de identificar a combinação de parâmetros que resultam no melhor método de agrupamento e que é uma técnica aplicável à determinação de modelos de referência de edificações.Abstract: Studies have used reference models to obtain indicators of which energy conservation measures would be most effective when applied to a building stock. Cluster analysis has often been used to obtain these models. This analysis consists of several parameters, the combination of which leads to different results. However, no studies in the literature considers the different configurations in cluster analyses. In this context, this thesis aims to develop a method of applying cluster analysis to obtain reference models for use in thermal performance studies of buildings from different clustering configurations. For this, a method divided into six steps was proposed and implemented in a case study of social housing in Florianópolis. Initially, a data matrix was formed with data regarding the geometry of the dwellings. Subsequently, the data matrix was submitted to three different statistical treatments, forming five distinct matrices. In the third step, the combination of the five matrices with five similarity measures and five partition algorithms gave rise to 105 clustering methods. Reference models were assigned to each cluster from the nearest house to the centroid in the fourth step. The clusters were submitted to two validation processes: internal and relative. It was thus possible to define the method whose partition resulted in the best cluster formation and reference model. In the last step, the clusters and models provided were described from their geometric characteristics and thermal performance. The method that combined the K-means algorithm and data treated by the weighting factor and detection of atypical objects was selected as the most appropriate formation. Two clusters were obtained, for which two reference models were determined. The first represents a 64m2 dwelling, north-east solar orientation living room, and three bedrooms, mostly west facing. The second model is characterized by a 37m2 dwelling, combined living room and kitchen with west orientation, and two bedrooms, mostly east facing. Hypothesis tests have shown that clusters differ for most performance indicators, especially for bedrooms cooling. Some cluster configurations have shown less satisfactory results than the others. The Single Linkage algorithm has not performed good cluster formation regardless of the configuration. The Pearson correlation has not shown good results either. The algorithms Complete Linkage, Ward and K-means resulted in good formations as well as City-block, Euclidean Distance and Squared Euclidean Distance similarity measures. The weighting factor was the data treatment that most contributed to obtain good clustering solutions. It was concluded, at the end of the study, that the proposed method is able to identify the combination of parameters that results in the best clustering method and that this is an applicable technique to obtain reference building models.Ghisi, EnedirUniversidade Federal de Santa CatarinaRosa, Aline Schaefer da2020-10-21T21:12:49Z2020-10-21T21:12:49Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis175 p.| il., gráfs.application/pdf369401https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/215069porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-03-22T14:57:39Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/215069Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732021-03-22T14:57:39Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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